本文關(guān)鍵詞：含DFIG的電力系統(tǒng)隨機建模及小干擾隨機穩(wěn)定分析

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【摘要】：針對風功率隨機波動給電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析帶來的新問題,建立了計及風功率隨機波動的雙饋感應(yīng)發(fā)電機(doubly fed induction generator,DFIG)的詳細動態(tài)模型,以及用于分析含DFIG的電力系統(tǒng)小干擾隨機穩(wěn)定性的隨機微分方程。給出了隨機穩(wěn)定的判據(jù),并推導(dǎo)出系統(tǒng)狀態(tài)量期望和方差的解析表達式。通過對單機無窮大和IEEE 3機9節(jié)點系統(tǒng)進行算例分析,驗證了所建隨機模型的可行性。從理論上分析了風功率隨機波動對系統(tǒng)狀態(tài)變量的影響,還使用Euler-Maruyama數(shù)值方法驗證了理論分析的正確性。結(jié)果表明,機械功率隨機波動對不同狀態(tài)變量的影響不同。狀態(tài)變量的波動幅度由系統(tǒng)潮流、系統(tǒng)參數(shù)、隨機項波動強度和時間決定。而在多機系統(tǒng)中,風機機械功率波動也會對系統(tǒng)中其他動態(tài)元件的狀態(tài)變量造成影響。
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學);國網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 雙饋風機 隨機激勵 小干擾穩(wěn)定 隨機微分方程
【基金】：國家自然科學基金重大項目課題(51190103)~~
【分類號】：TM712
【正文快照】： Maruyama數(shù)值方法驗證了理論分析的正確性。結(jié)果表明,機械功率隨機波動對不同狀態(tài)變量的影響不同。狀態(tài)變量的波動幅度由系統(tǒng)潮流、系統(tǒng)參數(shù)、隨機項波動強度和時間決定。而在多機系統(tǒng)中,風機機械功率波動也會對系統(tǒng)中其他動態(tài)元件的狀態(tài)變量造成影響。0引言特征值分析法是分

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本文編號：933234